因應數據要素市場化配置全周期治理的挑戰

●陳 兵

一、問題之緣起

數字經濟的蓬勃發展是推動經濟社會高質量發展的重要引擎，其中以數據和算法為基礎的人工智能技術及產業開啟了一系列顛覆式的信息、知識及智慧的（深度）合成生產與分發、創新及使用方式，使人類由過去主要依賴人工采集數據、提煉信息、分析問題，形成信息、知識及智慧，逐漸轉變為依賴人工和智能機器學習的方式形成和供給人類信息、知識及智慧。基于此，人類社會高速步入數據時代，以數據和算法驅動的新經濟業態、產業、模式大量涌現，〔1〕參見高富平：《數據流通理論——數據資源權利配置的基礎》，載《中外法學》2019 年第6 期，第1405-1424 頁。也由此引發了各國對數據要素市場化配置問題的高度關注。

數據要素市場化配置是將尚未完全由市場配置的數據要素轉向由市場配置的動態過程，形成以市場為根本的數據資源體系，實現以數據流動促進生產、分配、流通、消費各個環節高效貫通。具體可提煉為讓市場在數據要素配置中起決定性作用，以法治市場和市場法治來推動和規范數據要素的發展。申言之，讓市場主體在法治的框架下充分運用市場經濟法治規則與方法來保障和完善其對數據獲取、定價及交易，數據使用、加工及經營，數據安全、共享及創新等不同環節、不同場景及不同過程的全周期治理，統籌數據安全和發展。

2022 年12 月19 日，《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱《數據二十條》）正式發布，標志著我國數據要素市場化發展及規范化治理進入了新階段。《數據二十條》不僅對之前引發爭議的數據權屬問題予以了回應，創新性提出了數據權屬分置安排，更明確了對數據予以公共數據和非公共數據的劃分，且在數據流通、數據權益分配和數據安全保障等方面提出了相應意見、方案及措施，使數據要素市場化配置有了具體的行動路向和可及的方案抓手。2023年3 月16 日，《新時代的中國網絡法治建設》白皮書發布，重點強調了健全數字經濟法治規則，構建數據基礎制度，明晰數字市場運營制度，規范數字經濟新業態新模式，數據市場化作為關鍵一節意義重大。2023 年3 月10 日，《第十四屆全國人民代表大會第一次會議關于國務院機構改革方案的決定》通過，其中新組建的國家數據局主要負責協調推進數據基礎制度建設，統籌數據資源整合共享和開發利用，統籌推進數字中國、數字經濟、數字社會規劃和建設等，彰顯了對數據治理和利用的高度重視。

在加快網絡強國、數字中國建設的過程中，如何深挖數據要素創新價值，加快建設數據要素市場化配置的相關法律制度，不斷完善推動和順暢數據要素市場化配置的相關體制機制，釋放作為新的創新型生產要素的數據的價值，成為理論界和實務界面對的時代任務。據此，本文擬運用系統觀念和法治思維進一步完善相關制度安排，落地落實具體建議、意見及舉措，抓住數據權屬制度待明晰規范、數據交易市場秩序及制度失范、數據市場競爭缺乏規制，以及數據安全保障制度及實效需提升等難點，不斷具象化、精細化相關治理方案和措施，以服務和保障數據要素市場化的規范健康發展。

二、數據要素市場化配置全周期治理的理論檢視

對于數據要素市場化配置的規范治理，有學者認為其前提是對數據要素進行私權邏輯上的權益配置，即“在當前數據資產化趨勢下，一種數據新型財產權的構建迫在眉睫，賦予數據從業者數據經營權和數據資產權這兩種新型財產化權利。該新型財產權近似于物權，應具有絕對性和排他性，絕對財產權地位的構建有利于保障數據從業者的利益和交易安全”，〔2〕龍衛球：《數據新型財產權構建及其體系研究》，載《政法論壇》2017 年第4 期，第 63-77 頁。“數據企業的數據權利是一種新型的財產權，不能僅僅通過反不正當競爭法，而應同時作為絕對權給予更系統的保護。”〔3〕程嘯：《論大數據時代的個人數據權利》，載《中國社會科學》2018 年第3 期，第102-122、207-208 頁。隨著各類數據實踐行為的展開，也有“數據只有在不斷流通與交換中才能最大化其利用價值，應以互聯互通為抓手不斷推進”的認識。〔4〕陳兵、林思宇：《數字經濟領域數據要素優化配置的法治進路——以推進平臺互聯互通為抓手》，載《上海財經大學學報》2022 年第3 期，第123-138 頁。然而，就如何優化數據要素的權益配置，目前尚無定論。

當下，對數據要素權益配置往往先著眼于“定分止爭”，其開展的邏輯前提是對市場上的數據要素進行確權。然而，由于數據要素與傳統要素不同，其所蘊含的信息和價值會隨著數據不同周期階段發生變化，存在傳統要素之上的物權理論所主張的相對靜態的確權方式，往往難以適用于數據要素的權益樣態變化的事實。數據權在數據的全生命周期中有不同的支配主體，有的數據產生之初由其提供者支配，有的產生之初便被數據收集人支配；在數據處理階段則被各類數據主體所支配。〔5〕參見中國信息通信研究院：《大數據白皮書》（2019 年）》，中國信息通信研究院2019 年版，第31-32 頁。而且，數據具有非競爭性和非排他性，若配置過多的私產權利，可能會導致“反公地悲劇”，〔6〕參見彭輝：《數據權屬的邏輯結構與賦權邊界——基于“公地悲劇”和“反公地悲劇”的視角》，載《比較法研究》2022 年第1 期，第101-115 頁。即使存在一個完整的數據權屬方案，也難以充分解決市場化過程中數據的安全與競爭問題。為此，需要著眼于數據要素市場化配置過程的全周期，從數據要素的本身屬性以及市場化的架構與要件入手，分析數據要素市場化配置全周期治理的邏輯基礎與實踐進路。

（一）數據要素市場化配置的內涵與范疇

探索數據要素市場化的具體展開依賴于對數據要素特征的深刻把握。通常意義上，數據是指社會經濟活動以數字形式反映出來的數量匯集，是統計分析的依據和結果。作為現代信息技術應用于國民經濟的生產要素，數據現已具有了全新含義，是指人們借助于現代計算機和互聯網技術進行捕捉、管理和處理的數據集合，是借助于云計算手段處理的信息資產。“數據資源更多地指向互聯網活動所產生的記錄，體現了海量、異構、多樣、分布、快速生成、動態變化等特點”，〔7〕王芳：《關于數據要素市場化配置的十個問題》，載《圖書與情報》2020 年第3 期，第9-13 頁。同時，數據在社會生產過程中逐步融入社會生產的各個方面和各個過程，逐步體現為獨立的生產要素價值。簡言之，數據要素作為勞動要素，蘊含著勞動價值，〔8〕參見何玉長、王偉：《數據要素市場化的理論闡釋》，載《當代經濟研究》2021 年第4 期，第33-44 頁。而又異于傳統生產要素，具有形式虛擬性、非排他性、非競爭性等特征。〔9〕參見丁曉東：《數據交易如何破局》，載《東方法學》2022 年第2 期，第144-158 頁。相較于傳統的勞動要素，數據要素的勞動價值在交換中呈指數倍擴張，交換的暢通與否對其價值挖掘具有重大影響。市場化配置是指以市場需求為導向，以競爭機制為手段，合理分配稀缺資源的手段和方式，屬于交換的高級模式。〔10〕參見張會平、馬太平：《政府數據市場化配置：概念內涵、方式探索與創新進路》，載《電子科技大學學報（社科版）》2022 年第5 期，第1-8、17 頁。進言之，市場化是數據價值挖掘和增值的有效方式，數據要素的市場化配置具有客觀依據和必要性。

數字經濟的持續發展離不開市場競爭下優勝劣汰的選擇效應和市場監管下獎懲分明的激勵效應，需要打破數據流通的物理空間界線，使數據供給者自主決定生產什么、怎么生產、為誰生產，需求者自由選擇最需要的數據產品和服務，推動數據的跨部門、跨行業、跨企業流通。基于此，數據要素市場化配置就是要充分發揮市場配置的決定性作用，推動同一利益主體內部以計劃為主導的數據流通向不同利益主體間以市場為主導的配置方式轉型，這是數據要素配置效率趨向最優的重要實現形式。

推動數據要素在不同利益主體間的利益分配，需要以數據要素自無到有的生命周期以及數據要素的價值生產過程為依據，結合市場化應用的必要方式以及在此過程中的法律權利應用邏輯進行深入把握和理解。數據要素的生產勞動及價值產生過程大致可分為五個過程：〔11〕參見何玉長、王偉：《數據要素市場化的理論闡釋》，載《當代經濟研究》2021 年第4 期，第33-44 頁。（1）數據挖掘與數據整理，即將文字、聲音、圖像等信息轉化成計算機語言，通過大數據企業的計算、分類整理成多種格式的可用資料，初步形成有效的“數據資源”；（2）數據結構化與規范化，即將初步整理的原料通過信息抽取、分類，借助相應的算法方式，按照屬性、名稱、實體聯系等內在邏輯進行排列組合，形成可查詢、可修改的可用工具；（3）數據聯通與數據集成，即在數據初步收集整理完畢后，將相對獨立、封閉的“信息島嶼”互相聯通，擴大樣本容量，提高決策精準度；（4）數據存儲與數據處理，即對收集整理的大樣本進行刻錄和留存，并在此基礎上識別真偽、降重去錯，以需求為導向重新組合、分類、歸檔，為數據產品的推出奠定基礎；（5）形成數據庫與數據服務軟件，即數據經加工處理后，最終生成具有價值的數據產品。推動數據要素市場化，就是要從數據要素生產過程的各個環節探索市場化的可能性，參考傳統產品的交易過程，以及當前大數據平臺的基本流程。〔12〕參見貴陽大數據交易所：《全國首套數據交易規則體系解讀》，載貴陽國家高新技術產業開發區管委會網站，http://gxq.guiyang.gov.cn/zjgxq/zjgxqxyzs/zjgxqxyzsdsjqy/202210/t20221011_76696665.html，2023 年2 月21 日訪問。

綜上，我們可將數據要素勞動價值產生過程的市場化歸納為如下幾個階段：其一，數據挖掘與數據整理階段。這是市場化的初始階段，需要賦予數據價值，推動數據真正作為生產要素參加市場交易和（或）交換，借助市場機制促進數據要素的配置。其二，數據結構化和規范化階段。數據主體在數據收集和整理，并在結構化和規范化之后提供相應的數據服務，形成數據工具，在此階段應構建規范化、標準化、專業化的相關市場，形成相應的市場規則和市場慣例，確定監管主體。其三，數據聯通與數據集成階段。數據產品市場形成，數據需求穩步上升，數據產品的生產主體展開競爭，并通過競爭的方式分配數據資源。其四，數據存儲與數據處理階段以及形成數據庫與數據服務軟件階段。數據要素最終轉化為數據資產，通過第三方估值、市場價值實現等方式計入市場主體的資產負債表，充分參與市場運轉。數據要素的生產、分析、處理、使用及管理過程構成了數據要素全周期運行的過程，在此過程中借助市場機制實現生產、分配、定價、流通、交易或交換，并得以循環發展，從而促進數據價值“實現—挖掘—再實現—再挖掘”的循環。

鑒于數據要素自身的特性，其市場化過程還需關注不同于傳統生產要素的新問題。譬如，數據挖掘與整理中數據的無形化和主體多元化使得其進入市場存在市場架構和定價機制設計上的困難、數據聯通與數據集成方面的私法保護邏輯失效等難題。對此，需要因應數據市場發展的新特點，創新治理方法，提高治理質量。

（二）數據要素市場化配置全周期治理的意義與價值

全周期治理（亦可稱“全生命周期治理”）借鑒了全周期管理的提法，是一種現代化管理理念和管理模式，它強調對管理對象進行全過程、全方位和全要素的整合，優化組織結構、業務流程和資源配置，〔13〕參見毛子駿、黃膺旭：《數字孿生城市：賦能城市“全周期管理”的新思路》，載《電子政務》2021 年第8 期，第67-79 頁。此概念早先提出于城市管理，后被廣泛應用于多領域的治理。

如前所述，數據要素具有不同于傳統要素的特征，其市場化配置涉及多主體和多領域，只有通過綜合治理才能有效回應相關問題，這與城市管理有著相似之處。然而，數據市場治理不能完全依賴政府管理，將“管理”替換為“治理”更能體現市場機制和公權力機制共同發力、協同治理的屬性。所以，數據要素市場化全周期治理，顧名思義就是綜合數據要素的生產周期和其市場化全過程進行綜合施治。具體包括以下層面：第一，全周期治理是指基于數據要素市場化配置全過程所進行的系統、完整的治理。通過對數據要素市場化過程中各環節之間所關聯的法律關系及邏輯展開所做的考察，精準、全面地分析數據要素市場化尚未能全面發展的原因與痛點，從結構化的角度提出治理方法。第二，全周期治理是兼顧安全與發展的治理。全周期治理的底層邏輯是在保證數字經濟的安全底線之上，最大化數字經濟的發展效益，實現數字經濟的規范、健康和可持續發展。目前，我國仍處于經濟社會發展的快車道，發展仍是第一大目標，根據經濟基礎決定上層建筑理論，我們仍應推動治理服務于發展最大化，同時也需以維護國家安全、經濟安全、社會安全為底線，重視底線思維。第三，全周期治理是依法治國要求下的治理。依法治國是新時代推進國家治理體系和治理能力現代化的有力保障，數據要素市場化配置的全周期治理是我國在推進國家治理體系和治理能力現代化進程中必須高度重視的全局性問題，即治理數據要素市場化的過程也是法治水平不斷提升的過程。法治是治國之重器，只有將法治的理念貫徹于數據治理的全周期，才能提出規范化、標準化、體系化的治理措施，實現法律價值，維護法律的公平與正義。

落實到實踐層面，全周期治理具有清晰而豐富的層次，充分因應數據要素市場化的不同環節、不同場景、不同過程，秉持全面、整體、系統的理念，合法、合理地提出具體可操作的對策。基于全周期治理的理念，需要將數據要素市場化的全過程與法治理念深度結合，借助法律邏輯，發現法律漏洞，提出法制措施。具體而言，可將數據權益的生成與應用階段大致劃分為權益生成與認定、權益行使與實現、權益共享與限制、權益實現與轉化四個階段（參見表1），且四個階段不具有互斥性，主要表現為在不同階段數據權益的主要樣態，即更加傾向于哪一種權益的樣態，實際上在各自階段也存在數據權益的其他樣態，即各階段之間的數據權益存在延續和共存的事實，這很大程度上也反映了不同階段的多元主體對數據權益的不同主張及現實需求。譬如，第一階段通常系數據權益的生成與認定過程，數據作為生產要素進入市場，需要以法律或規則的形式對其權屬進行確認，以界定數據的概念和利用的限度，防止“公地悲劇”的出現，同時在確認相應主體相關數據權益狀態時，在后續階段中依然存在此階段對數據權益的生成、認定及保有的狀態。第二階段的權益行使與實現，在數據要素形成數據產品的過程中，亦包括其不斷市場化的過程，在此過程中數據要素上的各類主體所享有的權益通過不同方式予以行使并實現，同時，其行權及實現是否順利在一定程度上與數據市場的完善程度及周期治理的銜接度密切相關。第三階段系數據權屬更多呈現為在市場場景下如何共享以及可能受到何方面限制的樣態，類似于科斯所主張的權利互斥性理論，支持一種權利的同時也是侵犯另一種權利，〔14〕參見馮玉軍：《權利相互性理論概說——法經濟學的本體性闡釋》，載《法學雜志》2010 年第9 期，第1-4 頁。這種矛盾在數據市場競爭中尤其容易被放大，然而，實際上這種權利互斥性在數據要素領域是不完全正確的，甚至容易產生誤導。為此，必須高度關注數據要素市場流通價值明顯有別于傳統要素市場流通價值的特殊之處，必須明確數據各類權益主體的行權邊界，對其權益進行必要限制。第四階段系數據權益的進一步實現與轉化循環過程，在該階段數據要素權益的歸屬及分配逐漸趨于明晰，并且呈現回復循環的狀態，為此，需要有效建立相應的市場制度對源源不斷生成的數據資源及權益予以保護，確保數據各類主體權益的實現，推動數據要素市場安全有序的發展。

據此，可以清晰地區分數據要素市場化的階段并能夠精準定位其法律權利應用階段，具有適用的必要性。

三、我國數據要素市場化全周期治理面臨的主要障礙

承前所述，數據要素異于傳統生產要素，具有虛擬性、非排他性、非競爭性等特征，并因此產生了數據使用的共享性，〔15〕參見丁曉東：《數據交易如何破局》，載《東方法學》2022 年第2 期，第144-158 頁。這使得數據要素市場化配置面臨巨大挑戰。將其勞動生產、價值產生的全周期納入法理邏輯進行考察，可以發現數據要素市場化的關鍵點和市場化改革的痛點、難點。申言之，在權利賦予階段，數據權屬制度的缺失直接影響了數據權益的合理分配，阻斷了其流通的合法性和規范性；在權利使用階段，場內交易也即數據交易所制度建設進度的停滯阻塞了數據要素市場化流通的主要渠道；在權利限制階段，基于賦權和用權兩個階段的缺位，數據競爭陷入無序發展的困境，競爭規則存在隱性漏洞甚或面臨失效，底層價值邏輯模糊導致與數據發展的理念不符；在權利保護階段，數據安全制度的落實不到位、可操作性較弱以及滯后性，直接影響到對新興數據要素總體秩序的維護和數據市場制度的信用。

（一）數據權屬制度的缺失

根據科斯第二定理，在交易成本大于零的現實世界中（TC ＞0），由于交易成本的存在，產權初始分配狀態不可能通過無成本的交易向最優狀態變化。〔16〕參見馮玉軍：《法經濟學范式》，清華大學出版社2009 年版，第 216-217 頁。基于此，產權的初始界定必然對經濟產生影響。對數字經濟時代的數據要素市場而言，“清楚界定產權是市場前提”的判斷依然成立。〔17〕參見許可：《數據要素市場的法律之基》，載楊濤主編：《數據要素：領導干部公開課》，人民日報出版社2020 年版，第119 頁。盡管數字數據在產生后對其進行復制、傳輸、使用的邊際成本趨近于零，但數據基礎設施的建設和運行以及數據的采集、儲存、清洗、分析、應用、銷毀等環節仍需要投入大量的成本。故此，對數據相關權益的界定與分配，將直接影響數據要素的配置效率、交易成本、使用方式與保護范式等，這是在多元的數據權益主體之間展開公平自由交易與競爭的制度前提。〔18〕參見陳兵：《新發展格局下數據要素有序流通的市場經濟法治建構》，載《社會科學戰線》2022 年第1 期，第191-203 頁。

作為一種虛擬物品，數據權屬不同于傳統物權可以被直接排他性支配或使用，在數據全周期中會有不同的支配或使用主體，故其所有權并不一定完全屬于某個經濟主體。放眼全球，數據確權問題一直都是一個巨大挑戰。目前，我國數據要素市場化配置發展尚處于起步階段，規模小、成長慢、制約多，尤其在數據要素的確權方面，數據要素權屬的不確定將導致數據要素的流通不暢、市場化配置的效率不高。《數據安全法》作為數據領域的基礎性法律，并未對數據權屬予以明確規定，僅規定了國家保護個人、組織與數據有關的權益，開展數據處理活動，不得損害個人、組織的合法權益。《個人信息保護法》作為個人信息保護領域的基礎性法律，對個人在個人信息處理活動中的個人權利進行了較為細致的規定：個人對于其個人信息的處理享有知情權、決定權等權利，然而，對于數據與信息的關系，特別是個人數據與個人信息的關系，雖然在《個人信息保護法》第4 條中規定了“個人信息是以電子或者其他方式記錄的與已識別或者可識別的自然人有關的各種信息，不包括匿名化處理后的信息”，但是沒有將兩者的關系在法律上予以明確。從立法層面上看，目前《數據二十條》中提及的數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等權益沒有被相關法律予以規定，即便存在相關政策與制度標準，也力度有限，處于相對缺位的狀態，很大程度上帶來了數據權屬亟待澄清的挑戰。

在學界，數據權屬問題的討論也十分激烈。有學者認為，數據獨有的公共品屬性在其利用上具有非客體性、非財產性、非排他性和非競爭性，一旦確定數據權屬，將產生權利主體不確定性、數據外部性、數據壟斷性等諸多內生性問題，所以對數據信息不必設定絕對權，明確數據權屬無助于促進數據信息的公開，也無助于對交易中弱勢群體的保護。〔19〕參見梅夏英：《數據的法律屬性及其民法定位》，載《中國社會科學》2016 年第9 期，第175-178 頁；紀海龍：《數據的私法定位與保護》，載《法學研究》2018 年第6 期，第80-86 頁。有學者認為，可借以“權利束”（bundle of rights）理論，通過有效“束點”，確定“權利邊界”的方法，以數據權利束的視角對數據權利進行研究，明確其以數據權利為基礎，集合多元主體、多種權利的事實，規范數據權利束內的權利組成與權利邊界，闡明數據權利束的價值內涵。〔20〕參見閆立東：《以“權利束”視角探究數據權利》，載《東方法學》2019 年第2 期，第57-67 頁；王利明：《論數據權益：以“權利束”為視角》，載《政治與法律》2022 年第7 期，第99-113 頁。有學者主張，以數據相關行為作為數據權屬的確定基點，建立動態兼容性同意的制度框架，平衡數據產業鏈中各主體的權益保護。〔21〕參見陳兵、顧丹丹：《數字經濟下數據共享理路的反思與再造——以數據類型化考察為視角》，載《上海財經大學學報》2022 年第2 期，第122-137 頁。有學者認為，應當區分不同類型的數據，分別適用不同的賦權原則。〔22〕參見許可：《數據權屬：經濟學與法學的雙重視角》，載《電子知識產權》2018 年第11 期，第23-30 頁。可見，對于數據權屬問題，學界并未形成相對統一的觀點，對其進行制度設計仍然面臨挑戰。

（二）數據交易市場秩序的失范

數據要素賦權后的必然邏輯是數據權利的行使，行使權利的主要場所是數據市場，目前數據市場主要表現為兩種交易方式——場內交易和場外交易，〔26〕See T.Hayashi, Y.Ohsawa,The Acceptability of Tools for the Data Marketplace Among Firms Using Market Research Online Communities, Procedia Computer Science, 2020, 176（1）:1613-1620.場外交易由于其本身屬性，多數情況下是私域流量/數據的交易，面對更為廣泛存在的公域流量/數據的交易仍不明確也難以操作，且存在巨大的信任危機和合法性風險，故此，并不能大規模地擴展并最終達到高速推動數據要素市場化的目標，相反會使得私域性認知強化了私權/私利的概念，使“數據孤島”“數據壟斷”等問題更為嚴重。

基于此，作為可以將各類數據予以公開、公平、公正合理掛牌交易的場內交易場所和制度的設立與運行，可認為是完善數據交易市場制度的基礎性措施，也是破題的關鍵。特別是對公領域產生的大量具有公共屬性的數據予以場內交易具有其必要性與可行性。當然，公領域所產生的數據并不等同于公共數據，還需根據其數據類型及功能予以識別，同理，私領域產生的數據也不等同于非公共數據，也有可能屬于公共數據的范疇，對此，還需作更為細致的分類。但基于數據來源和控制力的普遍現實，特別是數據與流量的密切關系，通常會有私域與公域的劃分，然而，這只是觀察數據來源以及可能具備的公共性或非公共性的一種識別視角。

需指出的是，公共數據的來源是廣泛的，并不局限于政府所依法獲取的各類政務數據、商務數據等具有公共屬性的數據，還包括市場主體、第三方機構或組織獲得的與社會公共事務和利益相關的數據，譬如在重大公共衛生事件暴發和存續期間，相關市場主體依法依規采集到的數據，以及采集后停留并在一段時間更新的數據等，也可被認為是公共性數據。這類數據的采集、使用及管理除了涉及相關法律法規及政策外，還涉及技術開發與使用，介質儲存和傳輸，對象調用、分析及使用乃至清銷等，這些行為和環節所耗費的運營成本、管理成本、人力成本等都需在一定程度上予以社會化分擔，其中就可以通過市場化配置的方式予以實現。

換言之，即便是公共數據也不應完全等同于免費數據，相反，面對公共數據的獲取與使用、流通與開放等過程，更有必要探索其通過市場交易機制來實現公共數據安全且高效的配置，避免“公地悲劇”的發生。在此過程中考慮到公共數據的類型、載體、功能、價值等屬性，將其置于場內，在數據交易中心（所）的安排下其安全性、公平性、公正性以及合理性都能夠得到較好的保障，特別是可在降低交易成本的同時又提升交易合法性。

基于此，可以認為，目前我國數據交易市場秩序還有待進一步規范和優化。一方面，交易市場經營主體失范。雖然目前數據交易所已初具規模，全國各地陸續建成了一定數量的數據交易所，但經濟效益不容樂觀。以我國第一家大數據交易中心——貴陽大數據交易所（下文簡稱“貴交所”）為例，其自2015 年建立以來，雖然接受了政府的政策支持，但囿于無權經營政府公共數據、數據技術成本過高、管理模式不夠成熟等原因，其成交量和成交規模逐年下降，2018 年訂單量只有500～800 萬元，2019 年不足500 萬元，到2021 年已基本處于停擺狀態。〔27〕參見羅曼、田牧：《理想很豐滿現實很骨感 貴陽大數據交易所這六年》，載證券日報網，http://www.zqrb.cn/stock/hangyeyanjiu/2021-07-12/A1626024977087.html，2023 年3 月10 日訪問。這種現象不獨“貴交所”一家，由于數據交易市場制度尚不具有清晰的范式，大多數數據交易所目前都面臨此類困境。另一方面，數據交易市場制度體系失范。參照2023 年2 月21 日深圳市發展和改革委員會印發的《深圳市數據交易管理暫行辦法》（以下簡稱《深圳辦法》），數據市場目前主要存在“交易準備、交易磋商、交易合同簽訂、交付結算、爭議處理”等業務，數據交易市場制度尚未體系化、系統化，對于部分重要規則沒有制定具有可操作性的規定，尚難以滿足不同種類的數據交易需要，且單級市場結構也不利于數據資源的多樣化分配和資金的融匯，導致數據交易市場發展速度緩慢。

作為數據要素市場化配置的關鍵環節，數據交易市場未能充分激活，極大阻礙了數據產品深度市場化和數據流通效率的提高。數據交易市場秩序的失范固然可能是管理者的個人原因，但其自身定位待明確及制度設計上仍然存在的缺陷也尤為值得關注。譬如，當前大多數地方數據交易中心（所）都以行政區域為基礎設立，地方間的資源差別使交易中心（所）掌握的數據資源和技術力量參差不齊，且大量存在的不統一規則使得市場主體場內交易的意愿下降，且鑒于數據交易所的數量逐漸上升，〔28〕參見陳兵：《新發展格局下數據要素有序流通的市場經濟法治建構》，載《社會科學戰線》2022 年第1 期，第191-203 頁。這種缺陷亦呈加劇態勢，有偏離全國統一大市場建設目標的風險。

教學名師培養要與教育教學改革相結合，注重教學內容、教學方法與教學手段的改革，爭取高水平教學成果獎。同時，注重將教改成果有效轉化。例如，自治區級重大教改項目《創新實踐型藝術人才培養體系的研究與實踐》，已納入學校人才培養的頂層設計，有組織有計劃地實施。

另外，數據交易市場監管中存在的多部門、多層級、跨區域交錯管轄下的職能交疊、權責不清、低配乏力等弊病，容易導致監管失當、失范的風險。國家數據局的組建意味著數據領域將形成國家數據局負責統籌數據開發利用與產業發展、中央網信辦負責統籌協調數據安全維護與監管的基本治理體系，以此提升統籌數據安全與發展的整體性、系統性和協同性，承擔起數字中國、數字經濟、數字社會的頂層設計與協調推進重任。

《數據二十條》提出的“探索用于產業發展、行業發展的公共數據有條件有償使用”要求，意味著在一定條件下，公共數據也可以通過交易、租用等有償方式向行業組織、企業等主體提供。如前所述，公共數據更加偏重于場內交易，數據交易中心（所）作為數據有償提供數據的場內渠道，其定位與職能影響著公共數據在交易市場上流通與交易的效能，譬如，公共數據在成為場內數據交易重要構成的同時，也對數據交易安全提出了更高要求。然而，現在大量存在的數據交易中心定位模糊，使得交易機構既無法得到有效的公共授權，又無力承擔聯通數據市場主體的重任，更難以對公共數據的流通與交易過程作出介入市場化與準公共化的融合監管設置，亟須對公共數據場內交易機構的設置、定位及相應權能的規則設計予以明確。

概言之，數據交易市場秩序及基礎制度是數據要素市場建立規范化和標準化的具體體現，在數據要素市場化的過程中承擔著重要使命，其不規范的問題阻礙了數據全周期之間的流轉和銜接。一方面，數據交易市場的不完備推遲了數據資源要素化、產品化的進度，遠不如同類要素產品股權、基金普及，亦不如實體商品的規模；另一方面，交易秩序及基礎制度的不規范甚或缺失也助長了灰黑市場的出現，大量數據交易轉向灰黑市場又反過來抑制了合規市場的發展動力和效能，這不僅妨礙了數據市場的法治化建設與發展，更不利于在法治軌道上建設與發展數字中國。

（三）數據市場競爭規則的失效

從數據要素市場化發展的過程來看，市場機制能夠激發數據要素價值的釋放，提升其價值效能，但其中的弊端也會對數據要素市場的發展帶來相應的阻礙。“數據有償使用與‘搭便車’行為往往并存，克服數據使用的外部性是數據市場規范化的客觀要求。”〔29〕何玉長、王偉：《數據要素市場化的理論闡釋》，載《當代經濟研究》2021 年第4 期，第33-44 頁。在具體治理過程中，由于數據要素本身特征所決定的強流通性和高技術性所引發的對相應規制體系及行為的挑戰，數據要素市場具體實施細則的有效落實及數據要素市場競爭中的利益平衡成為亟待回應的問題。

競爭規則在當前數據市場激烈競爭的大背景下面臨失效的風險。其一，競爭具體規則難以適用。數據要素市場的失序源于企業為追逐利益實施的不正當競爭和壟斷行為，這些行為使數據要素市場的競爭秩序被扭曲和破壞。不正當競爭和壟斷是企業破壞競爭機制的主要行為形式，也是競爭法規制的主要對象。數據要素市場以信息通信技術和數字數據技術等現代科學技術為依托，催生動態創新競爭、跨界市場競爭、生態系統競爭等多種形態，導致競爭方式和場景發生重大變化，相較于傳統的行為形式，數據要素市場上的不正當競爭和壟斷行為具有了新樣態。現行反不正當競爭法和反壟斷法的具體規則難以有效適用于不斷涌現的新型競爭行為，特別是涉及與數據相關的競爭行為。若基于立法目的或原則性條款進行規制，則可能存在法官造法的風險，與全周期治理理念下的公平、正義、法治原則相背離。其二，競爭法原則及立法目的亦具有利益衡量所帶來的同案不同判和價值模糊的風險。傳統競爭規則無法適用的不正當競爭行為和壟斷行為之根源在于數字時代下的價值重塑，在缺乏有效的利益平衡標準和機制的情況下，行政機關和司法機關將面臨多元利益的平衡難題。而且，由于數據要素的特殊共享增值屬性，傳統私法邏輯無法為利益衡量提供標準，甚或會加劇阻礙數據要素市場流通的風險，故而需要重構價值理念。以數據爬取為例，既不能無條件地支持數據爬取方的行為而忽略對數據被爬取方合法權益的保護，也不能過度地支持數據被爬取方而變相促成數據“圍墻花園”的建立。

此外，還存在包括數字化壟斷協議、扼殺式并購在內的多種壟斷行為，以及算法自主決策型壟斷行為。〔30〕參見周圍：《算法共謀的反壟斷法規制》，載《法學》2020 年第1 期，第40-59 頁。在處理此類數據市場競爭行為時，不能落入傳統的“權益—侵害”的窠臼，與目前所提出的數據共享和數據權屬的底層理念相違背。對此，學界雖提出了相應的利益平衡方法，包括運用“非公益必要不打擾原則”〔31〕參見周樨平：《競爭法視野中互聯網不當干擾行為的判斷標準》，載《法學》2015 年第5 期，第92-104 頁。或“非必要不干預原則”進行規制，〔32〕參見陳兵：《保護與競爭：治理數據爬取行為的競爭法功能實現》，載《政法論壇》2021 年第6 期，第18-28 頁。以及運用阿列克西公式和數據權益細化進行規制，〔33〕參見許可：《數據爬取的正當性及其邊界》，載《中國法學》2021 年第2 期，第166-188 頁。但對于數據競爭行為，進一步的規則細化依然重要。

（四）數據市場安全制度的失能

數據要素的安全保障制度是數據市場發展的基礎制度，業已形成的數據權利和數據產品價值有賴于數據安全制度對其的有效保護。目前我國數據要素市場安全制度在境內外的制度落實和制度架構的不完善，嚴重阻礙了數據要素的市場化進程。

從國內層面看，我國已出臺了《數據安全法》《數據二十條》等數據安全的頂層法律設計和產業政策，對于數據安全來說已有了基礎保障。但是，隨著數據要素市場化的不斷發展，數據的流動性和存儲方式、主體相較于之前都有了大幅度提升，對數據安全管理的要求也應盡快提高。數據存儲、傳輸、應用都應以數據安全為底線，現有制度中所體現的相關政策尚無法轉化為具體措施，高標準的數據安全技術和應用僅以政策形態存在，難以做到具體場景化落實。數據要素市場化的過程涉及企業、政府、個人等多方主體，盡管《數據二十條》要求建立“政府、企業、社會多方協同的治理模式”，但其對政府、企業、多主體提出的要求多以“依法依規”“加強監管”“建立制度”等宏觀詞語為主，對多元主體的權利義務分配尚不明晰，需要繼續細化落實，且安全治理方面過度依賴強制性治理，需要探索新的數據要素市場化過程中的數據安全治理路徑。

從國際層面看，首先，數據技術的快速發展、數據增量的激增使得全球數據安全治理更難達成共識。隨著數據要素的戰略地位逐漸提升，數據及由數據所主導的分析技術也成為各國之間戰略意圖的集中映射。數據安全制度的國際治理僅靠一國的力量難以實現，在當前西方部分發達國家“保護主義”抬頭的趨勢下，如何在加強“走出去”和保護數據之間尋找平衡是一個重要命題。其次，多元數據主體治理訴求差異增加了全球數據安全治理體系建設的難度。政府、企業和公民之間存在著巨大的利益訴求差距，加之不同主權國家間對于數據安全的認知程度和利益訴求存在差異和沖突，在建設數據安全制度時兼顧這類差異和沖突加大了建立統一規范的全球數據安全治理規則和體系的難度。最后，數據治理制度供給不足與制度規則間的異質性增加了全球數據安全治理機制構建的難度。主權國家雖普遍意識到全球數據安全治理以及合作的重要性和緊迫性，但依舊不斷頒布單邊限制數據流動的法規，呈現“新數字孤立主義”的傾向。〔34〕參見闕天舒：《全球數據安全治理的趨勢與困境》，載光明網，https://m.gmw.cn/baijia/2022-10/13/36084106.html，2023 年1月11 日訪問。傳統機制和創新機制往往都不具有較高的可適用性，全球治理機制和規則的難以統一加大了數據要素市場的國際建設情況，需要作出更新。

四、完善數據要素市場化配置治理模式的建議及對策

隨著數字經濟向平臺經濟的縱深發展，數據按其價值和實際貢獻參與分配的體制機制的建立已勢在必行。數據要素市場的建立和完善使數據能夠借助市場經濟的供求和價格機制在不同主體之間進行有效的流轉和使用，激發各類市場主體對數據開放和流轉的積極性，從而最大限度地開發數據價值，帶動數字經濟發展，為我國超越國際主要競爭對手的戰略制高點提供支撐。結合前述我國數據要素市場化配置中所遇到的主要阻礙，基于全周期治理理念，在數據要素市場化配置全周期治理過程中可以考慮將以下四個方面作為治理的著力點。

（一）以“數據相關行為”為基準，進一步細化、活化數據權屬設置

當前，以私法賦權的靜態保護范式導致了對數據保護分析中的單一化與絕對化狀態，客觀上加大了數據要素流轉的制度成本。“數據如水流，數據權利是一種流動性的權利，所有權遠沒有使用權重要”，〔35〕許可：《數據要素市場的大哉問》，載微信公眾號“數字經濟與社會”，2020 年5 月27 日。構造數據權屬關系的重點不在于靜態下數據相關權益的配置，而在于對數據在全周期循環的動態過程中產生的各類權益歸屬進行合理配置，使數據相關的利益主體能夠共享數據權益、充分釋放和實現數據價值的同時不阻礙數據的流轉，對此可考慮以權利束模式對數據全周期進行分場景、分環節地給予多元主體相應的權益保護。〔36〕參見王利明：《論數據權益：以“權利束”為視角》，載《政治與法律》2022 年第7 期，第99-113 頁。

傳統基于所有權物權的權屬模式具有高度抽象性，對本身即具有高度復雜且模糊特征的數據要素權屬及相關市場權利來說，難以提供有效的參考。數據要素市場化所涉及的諸多環節具有高度的內在統一性，數據挖掘整理、數據結構化與規范化、數據連通與集成、數據存儲與處理以及形成數據庫和服務軟件的過程，本質上就是數據價值生產主體圍繞數據權利而實施“數據相關行為”的過程，即圍繞數據采集行為、數據計算行為、數據服務行為、數據應用行為形成的完整的數據行為生態系統。當前，《深圳辦法》基本沿用的是《數據二十條》中關于數據權屬分置的相關規定。雖然《數據二十條》和《深圳辦法》提出了數據市場主體享有“數據資源持有權”“數據加工使用權”“數據產品經營權”等權利的權屬分置方案，初步解決了將數據權益配置于何者的問題，但是所提出的“數據資源持有權”“數據加工使用權”等新概念或術語，又在一定程度上增加了數據權屬的模糊性。法諺云：法律未經解釋不得適用，因此，后續法律法規應對數據權屬結構性分置中的概念進一步明晰和確認，并避免定義過細阻礙數據交易展開的風險。

對于數據要素這一類新型財產，需要改變以往以排他性為策略中心的財產權設置框架，轉向以治理結構為核心的財產權實體框架。數據權屬的關鍵在于法律上認可數據控制者具有許可使用的法律能力，〔37〕參見高富平：《數據流通理論——數據資源權利配置的基礎》，載《中外法學》2019 年第6 期，第1405-1424 頁。政府下一步可考慮建立一個正面清單，明確“數據企業可以做什么”，〔38〕財經E 法：《“數據二十條”存五大權屬焦點問題，“持有權”會是突破口嗎？》，載百度網2023 年1 月8 日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1754454071019675678&wfr=spider&for=pc，2023 年3 月10 日訪問。而不是只確立一個抽象的原則。對于數據權屬結構性分置不應以傳統的排他式的所有權產權為基礎對其予以規定，而是應對抽象權利進一步拆解來界定權利（益）的范疇，構造依賴合法的事實控制和管理來彰顯和實現的一種利益保護模式，〔39〕參見高富平：《數據持有者權徒有權利之殼，須配以有效市場機制》，載百度網2022 年10 月26 日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1747708052947482366&wfr=spider&for=pc，2023 年1 月11 日訪問。即以多元兼容的合作式利益共享設定代替單一、排他的靜態所有權產權確立與保護。

傳統要素的產權制度無須大量的治理規則，這不僅意味著傳統治理規則在數據中應當創新使用方式、提高使用效能，而且意味著對新型治理規則的強烈呼喚，以實現更復雜、更精妙的治理。數據作為一種創新性的生產要素，具有產權復雜性、交易多元化、技術依賴性強等特征，可提供具有乘數效應的價值，故對其權屬界定也需相應予以更為細化的劃分，提供更為精密的規則。

以數據全周期行為為主線，對與數據相關權益的范疇予以描述，大致可表述為“能為”或“可為”之舉，輔以“應為”和“不能為”之限，以行為規范勾勒數據權益邊界，能更清晰、更有效、更具操作性地為數據市場發展提供指引，可被認為是在數據市場快速建設的現實需求與實際中尚未定型的數據市場構造之間形成平衡的過渡安排。基于此，在遵循《數據二十條》所規定的數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權等權屬分置制度的基礎上，突破傳統以單一型物權結構為基礎的產權制度，構建以“與數據相關行為”為基準的數據權屬制度，破解當前基于靜態私法賦權而遲滯和妨礙數據流動所帶來的困局。結合數據來源主體的個人、企業、政府對數據權益的需求，以精細化、場景化的數據行為治理思路科學合理地對數據權屬予以類型化分置治理（如表2 所示）。

表2 數據權屬類型化分置治理

基于數據運行的客觀規律，以“數據相關行為”基準細化數據權屬制度，符合數據運行實況，有助于推動數字經濟的健康、可持續發展，并且可以對數據相關權益進行科學高效的配置，保證數據各主體能夠合規、有序地使用數據，構建數據市場公平競爭的行為邊界。

（二）規范與健全數據交易市場制度，著力場內市場建設

數據交易市場承載著數據要素市場化使命，其中場內交易制度的建設具有關鍵性意義。數據交易市場制度所要達到的目標是建成全國統一的數據要素交易大市場，促進數據要素安全、高效流通，就是要在廣度、寬度、高度和深度上建成高質量數據交易市場體制與機制。從目前數據交易市場制度的發展趨勢看，顯然無法與目標相匹配。基于目前我國數據交易市場的現狀和困境，需要轉變思維，明確數據交易市場制度的定位，重構數據交易的市場制度。

第一，數據交易制度建設的最終目標是形成全國統一的數據大市場，為此需要統一數據交易市場規則，集中大數據交易資源，提升大數據服務質量。因此，數據交易所的發展趨勢應當走向“精”“廣”“簡”，而非廣泛建立不同區域的數據交易中心（所）。若非如此，一方面會導致數據技術資源和數據產品資源無法得到有效分配，降低數據流通效率；另一方面會造成數據要素交易格式、基準費率及計算方式等交易規則混亂，降低數據主體的交易意愿，加大全國數據交易市場的建設難度。未來，需要在現有交易所規模的基礎上，以統一交易規則為關鍵抓手，促進交易所之間的協同與合作，逐步形成系統化、一體化的交易所市場制度模式。

第二，需要明確數據不宜采用證券、期貨等商品交易所的高頻交易模式，而應采用促進數據服務合作的中介商業模式。〔40〕參見丁曉東：《數據交易如何破局》，載《東方法學》2022 年第2 期，第144-158 頁。所謂中介模式，即數據交易所承擔信息搜尋、資源匹配等方面的增值服務，而不再采用基于去人際化的、完全市場化的產品交易模式。理由有四：其一，可有效解決定價問題。按照傳統的交易所模式，數據產品定價需要研究確定合理的數據資產定價指標，區分不同類別數據，開展定價評估，〔41〕參見王文平：《大數據交易定價策略研究》，載《軟件》2016 年第 10 期，第94-97 頁。對交易所評估能力提出較高要求。中介模式可避免雙方因信息不對稱造成的價格歧視，同時在資源累積到一定程度時，可以給出相應的價格區間或者采取競價模式，輔之適當政府調控可以防止不正當競爭和壟斷，能夠有效解決數據定價難題。其二，可有效分配資源，兼顧需求端和供給端的導向。中介模式以需求為導向，精準匹配供給和需求，且以中介信用為交易背書——當然，這一點在現實的數據交易中還未達成，有待進一步積累經驗，以為中介信用的確立及其標準化和規則化提供參考——能夠增強交易的可信性和安全性，擴大交易規模。其三，可降低交易所的技術要求，優化交易所的成本分配。中介模式不要求企業將全部數據付托交易所進行代管，這大大降低了交易所的數據安全壓力，降低了數據供給主體的風險擔憂，提高了數據交易意愿。其四，能夠使交易所更深入地介入數據交易過程，對交易主體的相關資質、交易數據的質量與來源、交易行為的評估和預警進行更深入的監管，不斷推動數據交易安全向縱深發展。

第三，應明確數據交易中心（所）與政府的合作關系。公共數據作為數據資源中占比最大、價值較高的數據種類，借助數據交易場所的平臺能夠得到更為充分和有效的利用。〔42〕參見王琎：《數據交易場所的機制構建與法律保障——以數據要素市場化配置為中心》，載《江漢論壇》2021 年第9 期，第129-137 頁。數據交易所一旦失去權威背景與公共職能，即使以中介模式運行，政府或其他具有公共職能的組織或團體也難以將公共數據付托其進行保管和交易，“貴交所”失敗的一個重要原因就在于其非國資背景導致了政府公共數據資源缺乏。若數據交易所能夠進一步加強與政府的合作，將有望進一步推進和落實《數據二十條》中提及的用于產業發展、行業發展的公共數據有條件有償使用機制，提升數據交易所對企業的吸引力，同時也有助于推動相關行業和產業的發展。因此，在新的商業模式下，需要進一步明確交易所與政府的合作地位，提高公共數據的利用效率，降低公共數據風險。

綜言之，需要在明確數據交易市場目標和數據交易場內交易定位的基礎上，對現有數據交易所制度進行改革，逐步形成數據交易市場的統一法律和政策規則，進而建立相對固定的權威數據交易場所，擴大數據場內交易規模，加強數據場內交易監管，由此推動數據市場整體、有序和健康發展。同時，建議進一步探索在國家數據局的統一組織和領導下，完善數據要素交易市場集中協同監管機制，制度化、規范化地形成國家級數據要素交易模式，保障數據交易市場的規范有序。

（三）加強數據要素市場化競爭制度供給

數據要素市場的競爭以數據要素為核心，借助算法、算力，推動數據要素市場化的全周期運轉，實現不同場景下數據要素的應用，進而形成一個龐大的產業鏈條，帶來數據價值的充分實現。執法機構在開展數據要素交易市場監管，打擊數據壟斷、數據不正當競爭行為的過程中，應結合數據要素市場化配置全周期運行的特點，探索確立數據要素市場新的競爭規范體系，完善數據要素市場監管制度，為在國家層面建立全國統一的數據要素市場奠定基礎。

其一，在數據不正當競爭行為的規制方面，應弱化競爭關系對不正當競爭行為認定的作用，將認定重點轉向競爭行為的正當性，著眼于競爭行為對數據要素市場整體競爭秩序的影響，關注競爭行為對數據權益的損益。當然，競爭關系作為數字經濟領域不正當競爭行為認定的前提條件的地位在實踐中雖然被逐漸消解，但是這并不意味應完全將其摒棄，其仍可作為一種參考標準，輔助競爭行為正當性的認定。〔43〕參見陳兵：《互聯網經濟下重讀“競爭關系”在反不正當競爭法上的意義——以京、滬、粵法院2000～2018 年的相關案件為引證》，載《法學》2019 年第7 期，第18-37 頁。申言之，對于競爭行為正當性的認定，應由傳統的私法邏輯向多元利益平衡的觀念轉變，充分考慮競爭行為所創造的總體社會價值和數據利用效率提升價值，結合競爭行為在數據競爭過程中所處環節判斷其競爭目的，如其總體創造超越原數據產品的社會價值，且并未在所處數據利用環節中對具有競爭關系的主體進行針對性過度損害，則應當承認其競爭行為的正當性。

其二，在數據壟斷行為的規制方面，對于數據要素相關市場的界定，應集中于對替代性數據要素及其商品和服務范圍的確定，通過對數據生命周期各環節替代性因素的綜合分析，確定各環節的替代性商品和服務，界定相關市場的范圍。對于企業行為反競爭效果的認定，應以對數據要素的獲取和使用為核心，根據企業采集、傳輸、存儲、使用、清理及流通、交易、共享等各環節的能力強弱，判定其行為的反競爭效果：能力越強，則其行為對市場競爭產生的影響就越顯著。在判定數據相關行為是否構成濫用市場支配地位行為時，應基于數字市場競爭的特性，優化識別相關市場支配地位的方法，譬如，在確定平臺經營者市場份額時，可考慮活躍用戶數、點擊量、使用時長等可量化指標。同時，也要結合平臺經濟的跨市場構造，普遍存在的網絡效應、規模經濟效應、鎖定效應等，將平臺所擁有的數據、用戶數量，以及收集、處理和使用相關數據的能力，視為判定其市場地位的重要動態標準，而且正是因為這類動態標準是不斷變化的，〔44〕參見陳兵、林思宇：《數字經濟領域數據要素優化配置的法治進路——以推進平臺互聯互通為抓手》，載《上海財經大學學報》2022 年第3 期，第123-138 頁。其更加需要基于數據生命全周期的運行情況予以綜合判定。

其三，在數據競爭監管制度的建設方面，應秉持全周期治理理念，充分理解和把握市場與政府作用的互補點，充分平衡數據流通的社會利益和數據收集加工者的財產利益。在數據市場建設早期，政府應有效建立監管機構，架構以政府為主導的公共權力監管體系，建立完備且細致的規章制度，包括主體資格及數據產品資質審查、評估、備案制度、責任制度等必要制度。隨著數據市場建設的漸趨完善，區域市場的逐漸融合，行業慣例的逐步形成，應鼓勵行業協會發揮更大的作用，使政府在市場機制下釋放部分管制職能，以市場引領行業快速發展，交換市場與制度的牽引地位，推動數據要素活力進一步釋放。

（四）依法強化數據要素安全治理

數據要素安全治理貫穿于數據市場化全周期，“安全”貫穿數據要素市場化的始終，關乎數據要素市場化的信用和權威。數據要素安全治理的強化有賴于結合數據要素的特征和全周期治理的理念順勢而為。

在國內數據要素市場層面，我國正處于建立全國統一大市場的關鍵時期，其中數據要素市場化過程涉及更為復雜的多元主體及環節，包括數據需求方、數據產品提供方、數據中介方等，在數據儲存、數據處理、數據傳輸等各過程中高度保障數據安全，有賴于多元主體的共同努力。具體而言，在政府層面，需完善數據安全基礎制度。數據要素市場化與數據安全治理的建設應相輔相成，數據安全治理越完善，越能夠促進數據要素市場的規范健康運行，而數據要素市場的規范健康發展、交易機制的不斷完善，則更有利于提高數據安全治理的認知與實踐需求，以高質量的數據市場發展，助力高水平的數據安全治理，同時推動數據安全產業化建設，實現與數據要素市場化建設的共生共長。在企業層面，需要以應用場景為出發點，繼續細化落實數據安全制度，一般來說，可以從數據全生命周期和業務運行環境兩個角度對場景進行劃分。〔45〕參見穆青風：《數據安全管理要從制度層面下沉到具體場景》，載《中國貿易報》2023 年1 月10 日，第7 版。企業通過不同場景的數據安全建設，逐步推動數據安全治理體系在組織內全面落地。在行業組織層面，需要其承擔制度解讀重任，對原則、管理規定等粗顆粒化的制度予以細化，同時加強宣傳貫徹工作，充分指導企業在具體場景下對數據安全規則的落地履行，幫助企業建立完善的數據安全落地機制和架構。

在國際數據要素市場層面，面對當前跨境數據流動的發展現實，在數據要素市場化配置改革過程中，應當直面來自國際的數據安全挑戰，通過地方化實踐，積極推動我國數字經濟和產業的發展水平更上一層樓。在具體規則上，應當細化數據跨境流通各項數據安全規則的相關內容，增強其可操作性。在明確部門、地區權責范圍的基礎上，抓緊構建各地區、各部門的數據清單和數據名錄制度，合理制定數據分級、分類標準，并加強協調以避免重復和矛盾。列舉數據跨境流動過程中所涉及的重要領域和行業，針對關鍵節點和重要領域開展多層次重點保護，并加強數據安全風險評估，明確負責數據安全風險評估的機構，完善評估主體、評估標準、評估流程、評估頻次、費用承擔、評估結果等規定，在規范資質認定、測評程序、責任承擔等事項的基礎上，加強與第三方數據評級機構的合作，以提升評估效果，提高治理效率。此外，應完善國家數據安全治理體系內部的監督和問責機制，明確監督主體、問責范圍、責任處理等方面的規定，可通過開展定期巡視、隨機抽查等方式，保證國家各部門、各地區依法履行保障數據安全的職責。

同時，還應從具體規則完善、技術發展和國際合作等方面探索國家數據安全保護的制度進路，積極參與國際數據安全治理規則體系的制定。可通過建立國際數據安全合作小組、信息交流共享、備忘錄簽署以及民間組織往來等多元化、多層次形式，推動國家間數據安全治理的交流；可考慮在國際通行標準和做法的基礎上，制定合理的跨境數據安全執法規則，加強與其他國家和地區規則的銜接，促進數據安全的跨境執法合作。并且積極參與國際數據治理規則的制定，構建國際數據治理多邊機制，在國際數據治理中展現大國擔當。此外，還要進一步完善數據治理國際沖突解決機制，降低數字平臺集團敏感數據披露風險。在新一輪國際經貿合作和規則建構中，我國須積極響應數字平臺集團縱深發展對數據跨境流動的重大需求，探索形成兼顧數據安全保護與數據自由流動的中國方案，公平、合理地與歐美主導的現行國際數據治理話語體系對話。

五、結語

在數據要素全國統一大市場建設與完善的關鍵時期，需要針對目前數據要素市場化所面臨的關鍵難題，尋求更為妥善、穩定、精準的解決辦法。“在規范中發展，在發展中規范”，數據要素的治理實際上就是一個在曲折中不斷前進、在規范中尋求發展的過程，一方面要堅持鼓勵創新，以包容審慎、科學嚴謹的態度對待數據要素發展過程中的新業態、新產業，另一方面要不斷平衡多元主體利益，做到社會福祉最大化。在此過程中，需要充分考慮數據要素的特殊性，以法治思維和法治方法在數據市場領域的創新運用應對其中的各項困難和挑戰。